Robotisering in de verpakkingsindustrie zet door

De verpakkingsindustrie moet zich aanpassen aan veranderende marktbehoeften. Deze zijn ingegeven door uiteenlopende factoren als toegenomen regelgeving, tekort aan vaardig personeel en digitale transformatie. Om de bijbehorende kansen en risico's tegemoet te treden, richt de industrie zich onder meer op de samenwerking tussen mens en robot. Met behulp van kunstmatige intelligentie en intensief 'data mining'. Volgens Malte Schlüter zijn er vier belangrijke trends in de verpakkingsindustrie en zij maken de toekomst uit. Hij gaat daar in dit artikel dieper op in.Een hele duidelijke trend is volgens Schlüter de toegenomen vraag naar collaboratieve robots - cobots - voor direct gebruik naast mensen zonder beschermende uitrusting. "Het gaat niet over de vervanging van klassieke industriële robots, maar over aanvullende automatisering - vooral in een co-packing omgeving."Uitgerust met een visiesysteem, ontlasten cobots mensen bij eentonige, vermoeiende en fysiek zware taken. Bijvoorbeeld door onderdelen op de juiste wijze aan te reiken of het tillen van zware lasten over te nemen. "Op deze manier verhogen ze de efficiëntie en kwaliteit van menselijk werk. Cobots zijn van meet af aan ontworpen voor gebruik in de nabijheid van mensen, dat wil zeggen, ze werken met voor mensen ongevaarlijke manoeuvres en versnellingswaarden, die zijn gedefinieerd in de veiligheidsrichtlijn ISO TS15066.Mitsubishi Electric is momenteel bezig met de ontwikkeling van een nieuwe cobot met mensvriendelijke eigenschappen. Zo zijn het oppervlak en de randen dusdanig uitgevoerd dat mensen zich er niet aan kunnen verwonden. De cobot is verder gemakkelijk schoon te maken, zodat vuilophoping wordt voorkomen. Deze robot kent dezelfde herhaalnauwkeurigheid van ± 0,02 millimeter als de industriele robots van Mitsubishi. De prototypes worden nog getest, maar zijn al op internationale beurzen aan een groter publiek gepresenteerd.Een ander kenmerk van cobots is over het algemeen hun bedieningsgemak en eenvoudige programmering die ook door getrainde werknemers bij de eindgebruiker kan worden verricht. De kosten voor externe systeemintegratoren of programmeurs worden op die manier geëlimineerd. Ze kunnen snel en flexibel worden ingezet in vele toepassingsgebieden van de verpakkingsindustrie. Voor het inregelen van de cobot kunnen zowel tablets als andere mobiele apparaten worden gebruikt waarmee gekalibreerd en parameters kunnen worden ingegeven. Dit kan zowel voor op maat aangestuurde handmatige bewegingen van de robotarm in de gewenste positie als visuele programmering.De tweede trend is dat de markt in het geval van industriële robots vraagt om alternatieve beveiligingsoplossingen voor hekken, barrières, kooien en cellen. Tenslotte nemen deze veiligheidsmaatregelen waardevolle productieruimte in beslag, brengen zij hoge schoonmaakkosten met zich mee en sluiten zij een efficiënte samenwerking met mensen uit. Daarnaast zijn er complexe herstartprocedures nodig na een noodstop of wanneer de beschermende hekken geopend zijn.Als alternatief kunnen optische veiligheidssystemen worden gebruikt. Laserscanners zijn al gemeengoed voor het bewaken van gedefinieerde zones rondom de robot. "Een speciaal kenmerk van diverse industriële robots, is de snelheidsverlaging van de bewegingen zodra een persoon de buitenste zone ervan binnengaat. Bij het betreden van het gebied waar risico van direct contact met de robot bestaat, stopt zij onmiddellijk.In plaats van te beveiligen met lichtbarrières en laserscanners, worden steeds meer ruimtes bewaakt met camerasystemen. Visiesystemen die uitgerust zijn met kunstmatige intelligentie (AI), moeten in de toekomst herkennen wanneer en waar mensen de werkruimte van de robot binnengaan en de snelheid overeenkomstig regelen. Op deze manier kunnen mensen straks vrij en veilig rond robots bewegen.Artificiële intelligentie (AI) is trend 3. Zij heeft de functie om de robot adequaat te laten reageren op onvoorziene en niet-programmeerbare situaties. Als aan de robot bijvoorbeeld iets op een afwijkende manier wordt gepresenteerd - qua locatie, geometrie of productverpakking - zijn deze onregelmatigheden niet zonder AI te identificeren. Maar het gaat nog verder want met AI en bijbehorende zichtsystemen zijn robotsystemen verder in staat om deze afwijkingen te leren identificeren en hun processen aan te passen. AI wordt eveneens gebruikt om intelligente robots onjuist of slecht verpakte producten te herkennen en ze te vervangen door goede. Robots die handmatig kunnen worden verplaatst of kunnen worden gemonteerd op transportsystemen zonder bestuurder, registreren voorts met behulp van AI snel hun nieuwe positie en passen hun procedures aan.Omdat met behulp van digitalisering de OEE ('overall equipment effectiveness') van een installatie is te verhogen, is er een grote vraag naar data mining. Oftewel uit de productie geëxtraheerde gegevens. Datamining is daarmee de vierde trend.Het gaat hier in de eerste plaats om recept- en/of productiegegevens voor interne evaluatie en verhoging van de OEE. Daaruit kan met AI de staat en het aantal draaiuren van de robotcomponenten zoals servomotoren worden achterhaald. Ze bieden zo waardevolle informatie over bijvoorbeeld de staat van slijtdelen en vuil. De hiermee gegenereerde database maakt een beleid voor voorspellend onderhoud mogelijk (predictive maintenance) met een aanzienlijke besparing in de onderhoudskosten tot gevolg.Een andere belangrijke categorie zijn de procesdata voor de traceerbaarheid van producten en informatie daarover voor de consument, met name in de food sector. Op deze manier kan bijvoorbeeld de continuïteit van de koudeketen worden gedetecteerd en is via een QR-code op de verpakking de herkomst van een product te achterhalen. "Bij Mitsubishi Electric we kunnen alle gegevens van plc's, besturingssystemen en aandrijvingen verzamelen en via decentrale systemen verwerken. Op deze manier besparen we dure opslagruimte in de cloud en krijgen we een veel goedkopere manier van productiecontrole en monitoring."